IoT, IoE, 데이터와의 관련성에 대해 알아볼까요?

데이터란 무엇인가? 

데이터는 우리 주위에 있는 모든 것에서 나온 값들을 의미한다. 즉 데이터는 어디에나 있는 것이다. 하지만 데이터 스스로는 의미를 가지고 있지 않다. 우리가 데이터를 상관관계나 비교 하여 해석함으로써, 비로소 유용한 데이터가 될 수 있다. 이 유용한 데이터를 정보 (information)이라고 부른다. 이 정보가 적용되거나 이해가 된다면 이것은 지식(knowledge)이 된다. 

전자적인 통신에서 데이터는 1과 0으로 표현된다. 이러한 개별 요소를 비트(bits or binary digits)라고 부른다. 모든 전자 데이터는 이러한 디지털 2진수형태로 저장된다. 사람은 그림과 단어를 해석할 수 있지만, 컴퓨터는 비트의 패턴을 해석할 수 있다. 디지털 코드를 사용하는 것의 장점은 효율적으로 저장할 수 있고, 정보의 품질을 떨어뜨리지 않고 먼 거리를 통신할 수 있게 해준다는 점이다. 

 

데이터의 관리 (Management of Data) 

일반적으로 컴퓨터는 상황 인식을 하는 능력과 직관성이 약하다. 따라서 데이터의 상태가 구조화되었는지 아닌지 고려하는 것이 중요하다.

 

구조화된 데이터 

구조화된 데이터는 파일이나 레코드 안에 있는 고정된 영역에 들어가 있는 데이터를 의미한다. 구조화된 데이터는 컴퓨터를 통해 쉽게 입력되고, 분류되고, 분석된다. 예를 들자면, 사용자가 이름, 주소, 결제 정보와 같은 데이터를 웹사이트에 입력하면 그 데이터는 구조화된 데이터로 저장된다. 구조화는 데이터를 입력할 때 에러를 최소화시키고, 컴퓨터가 쉽게 해석할 수 있게 해준다. Figure 1은 여러 종류의 데이터를 특정 위치에 저장하여 컴퓨터 프로그램이 데이터를 찾을 수 있게 해주는 것을 보여주고 있다. 

 

구조화되지 않은 데이터 

구조화되지 않은 데이터는 구조화된 데이터에서 볼 수 있는 조직화가 약하다. 구조화되지 않은 데이터는 공정을 거치지 않은 데이터이다. 이것은 데이터의 값을 식별할 준비가 되어있지 않은 데이터입니다. 구조화되지 않은 데이터의 예로 사진, 오디오, 비디오 컨텐츠 파일들이 있다. 구조화되지 않았기 때문에 그림이나 물체와 같은 컨텐츠는 컴퓨터가 찾아낼 수 없다. 

구조화된 데이터와 그렇지 않은 데이터는 개인, 단체, 기업, 정부의 귀중한 자산입니다. 다른 자산들과 같이 구조화된 데이터와 그렇지 않은 데이터에서부터 수집된 정보는 측정할 수 있는 가치를 가지고 있다. 하지만 데이터는 어떻게 관리되어지느냐에 따라 그 가치는 증가할 수도 있고 감소될 수도 있다. 심지어 최상의 데이터는 시간이 지남에 따라 가치를 잃을 수 있다. 단체에게는 모든 형태의 데이터(structured, unstructured, semi-structured)를 취하고, 그 데이터를 관리하고 분석할 방법을 결정하는 것이 중요하다. 데이터 관리에 대해 잘 알기 위해서는 데이터 저장장치나 데이터 전송과 같은 개념을 잘 알아야 한다. 

 

데이터 저장장치 

저장 공간의 크기 대해 언급할 때는 바이트(Byte)(B)를 사용한다. 하나의 바이트는 8개의 비트 (bits)의 결합으로 이루어져 있다. 또 다른 단위는 다음과 같은 단위가 있습니다.

킬로바이트(kilobytes)(KB) - 대략 1,000(10^3)바이트

메가바이트(megabytes)(MB) - 대략 1,000,000(10^6)바이트

기가바이트(gigabytes)(GB) - 대략 1,000,000,000(10^9)바이트

테라바이트(terabytes)(TB) - 대략 1,000,000,000,000(10^12)바이트

페타바이트(petabytes)(PB) - 대략 1,000,000,000,000,000(10^15)바이트

엑사바이트(exabytes)(EB) - 대략 1,000,000,000,000,000,000(10^18)바이트

지난 몇 년 동안 사용가능한 저장 공간이 기하급수적으로 증가하였다. 얼마 전만 해도 하드 드라이브의 저장 공간은 일반적으로 메가바이트 단위로 측정되었다. 하지만 요즘은 테라바이트의 하드 드라이브가 일반적으로 사용된다. 

 

다음과 같이 데이터 저장장치는 크게 3가지로 구분된다. 

로컬데이터

로컬데이터는 직접 데이터에 접근할 수 있는 것이다. 하드디스크, USB 메모리, CD/DVD가 대표적인 예이다. 

중앙 집중식 데이터

중앙 집중식 데이터는 하나의 중앙 서버가 데이터를 저장하고 공유하는 것이다. 이 정보는 여러 디바이스가 네트워크나 인터넷을 통해 원격으로 접근할 수 있다. 중앙 집중식 데이터 서버를 사용하면 병목현상으로 비효율적일 수 있다. 그리고 단일 장애지점(single point of failure)이 생길 수 있다. 

 

분산 데이터 

분산데이터란 중앙 데이터베이스 관리 시스템(DBMS: Database Management System)으로 관리되는 데이터를 말한다. 분산 데이터는 복제되어 여러 장소에 저장된다. 이는 데이터를 쉽고 효율적으로 공유할 수 있게 해준다. 분산 데이터는 로컬과 글로벌 애플리케이션을 사용하여 접근할 수 있다. 분산 데이터를 사용하면 단일 장애지점(single point of failure)이 생기지 않는다. 한 사이트가 전원을 잃어도 사용자는 다른 사이트를 이용하여 데이터에 접근할 수 있다.

인터넷 서비스 제공 업체

인터넷 구조도 예시

중앙 집중식 데이터와 분산 데이터 저장 환경에서 데이터는 반드시 네트워크나 인터넷을 통해서 전송되어야 한다.

인터넷을 통하여 데이터를 전송하는 장치들은 반드시 인터넷 서비스 제공자 업체(ISP: Internet Service Providers)를 사용해야 한다. ISP는 개인이나 기업이 인터넷에 연결할 수 있게 해주고, 다른 ISP끼리 통신도 가능하게 해준다. 네트워크는 ISP를 서로 연결하는데, 연결하는 경계선을 POP(Point of Presence)라고 부른다.

빠른 속도의 라우터와 스위치로 구성된 네트워크는 데이터를 전송할 때 다양한 POP사이에서 전송한다. 링크의 고장이나 트래픽 과부화로 인해 데이터가 전송되지 않을 것을 대비하여 POP는 다중으로 연결하여 대체 경로를 가지고 있다.

ISP의 경계선을 넘어서 정보를 보내려면 패킷을 다른 ISP로 보내야 한다. 그림과 같이 인터넷을 여러 개의 ISP가 서로 높은 속도의 링크로 연결되어 있다. 이러한 상호 연결은 인터넷 백본이라고 불리는 매우 고용량의 네트워크의 일부이다.

IP 주소 할당 

IPv4 주소

 

인터넷을 통하여 전송되는 패킷들은 반드시 인터넷 프로토콜 패킷(IP: Internet Protocol)이어야 한다. 그리고 각 IP 패킷은 반드시 유효한 송신자 IP 주소와 수신자 IP 주소를 포함해야 한다. 유효한 주소가 아니라면 패킷은 목적지에 도달하지 못하거나 송신자에게 응답되는 패킷을 받을 수 없다. IP 프로토콜은 정해진 송신자와 수신자의 IP 주소의 구조체가 있다. 또한 호스트나 네트워크에서 또 다른 곳으로 전송되는 패킷의 경로를 지정할 때 필요한 주소가 사용되는 방법을 지정한다.

 현재 인터넷은 IPv4(IP version 4)를 사용하고 있고, IPv6(IP version 6)로 변경하는 중이다. IPv6는 더 많은 IP 주소에 대한 접근 및 확장성을 가지고 더 많은 장점을 가지고 있다.

IP 주소는 사람들이 흔히 사용하는 메일 주소와 유사한 방법을 가지고 있다. 이것은 호스트의 위치를 기반으로 논리적으로 할당되기 때문에 이를 논리적인 주소(logical address)라고 부른다. 이는 정부에서 지역명이나 건물을 기반으로 도로주소를 할당하는 것과 방법이 비슷하다. 인터넷에 있는 모든 서비스를 제공하는 서버들의 IP 주소를 외우는 것은 불가능 하다. 그래서 외우기 쉽도록 이름을 지정하여 서버를 쉽게 찾을 수 있도록 한다. 그림과 같이 IP 주소를 “jjeongil.tistory.com”과 같은 주소로 변경해준다.

 

IP 패킷 

패킷 전송 예시

인터넷 비디오 게임을 하거나, 친구와 채팅을 할 때, 메일을 보낼 때, 혹은 인터넷 서핑을 할 때, 보내고 받는 데이터들은 모드 IP 패킷의 형태이다. 데이터를 보내기 전에 데이터는 여러 개의 IP 패킷에 나뉘어 들어간다. 그 이유는 이더넷 네트워크(Ethernet networks)에서는 패킷의 크기는 64 ~ 1500 바이트로 제한되어있기 때문이다. 하나의 예를 들자면 3MB의 크기를 가지는 음악파일을 다운로드할 때는 1500바이트씩 2000개의 패킷을 요구하게 된다. 

네트워크에서 데이터의 각 바이트는 한 번에 1비트씩 전송된다. 네트워크 대역폭이나 데이터 전송 속도는 초당 비트수로 표현된다. 예를 들어 1메가비트(1,000,000 비트) 연결(a one megabit connection)은 데이터가 이론적으로 1초에 1메가비트를 전송할 수 있다는 의미이다.(1 Mb/s)

 

IP 주소 관리 

IANA

인터넷에서 각각의 IP 주소는 유일해야 한다. IANA(Internet Assigned Numbers Authority)는 IP 주소 분배를 조정하는 역할을 담당하고 있어서 IP 주소가 중복되지 않는다. IANA는 5개의 지역 인터넷 등록소(RIR: regional Internet registries)에 IP 주소 블록들을 할당한다. ISP들은 자신의 지역을 담당하고 있는 RIR으로부터 IP 주소 블록을 할당 받는다. IP 주소 블록의 주소들을 관리하고 네트워크를 사용하는 사용자의 기기나 네트워크에게 IP 주소를 할당해주는 것은 ISP의 역할이다. 

ISP는 트래픽이 어디로 향해야 하는지를 결정한다. 패킷들은 자신의 최종 목적지까지 도달하기 위해 여러 ISP를 통과하며 라우터와 라우터사이를 지나간다. 각 ISP의 라우터들은 IP 패킷이 인터넷을 지나갈 때 최상의 경로를 선택하기 위해 패킷의 목적지 주소를 사용한다. 패킷 전달되는 과정은 패킷들이 어디서 보내지고 받아지는 지를 보여줌으로써 유저들에게 공개되어 있다. 

 

더 많은 연결 = 더 많은 데이터 

세계 인구와 연결된 장치 수

 

지난 10년 동안 1년에 생산된 데이터의 양은 현재 일주일 동안 생산하는 양과 같다. 즉, 일주일 동안 20 엑사바이트만큼 데이터가 생산된다. 데이터는 현재 연결되지 않은 것들이 연결되면서 기하급수적으로 계속 증가할 것이다. 

움직이는 데이터

이 데이터는 실시간으로 상호작용을 할 때 최대 가치를 제공한다. 이것을 우리는 움직이는 데이터(data in motion)라고 부른다. 이 새로운 데이터의 유입은 세계를 성장시킬 새로운 길이다. 여기에는 사람의 대화 속도로 데이터를 수집하고, 관리하고, 평가하기 위한 놀라운 잠재력이 있다. 결국에는 만물 인터넷은 점점 더 “data in motion”이 되어갈 것이다. 

 

빅데이터 관리 

이러한 정보성장의 구동요소는 인터넷에 연결된 장치의 수와 장치끼리의 연결 수이다. 하지만 이것은 단지 시작에 불과하다. 매일 새로운 장치들이 인터넷에 연결되고 있고, 풍부한 새로운 컨텐츠가 만들어지고 있다. 이렇게 정보의 양이 많아지면서 기관들은 반드시 데이터를 관리하는 방법뿐만 아니라 빅데이터를 관리하는 방법을 알아야만 한다. 빅데이터를 관리할 때 반드시 고려해야하는 3가지 주요 관점은 용량, 다양성, 속도이다. 용량(volume)은 전송되고 저장되는 데이터의 양을 말한다. 다양성은 데이터의 유형을 말한다. 속도는 데이터가 이동하는 속도를 말한다. 데이터는 기반시설 없이 전송될 수 없다. 기반시설의 신속함(임출력, 대역폭, 잠복시간)과 빠르게 최적의 자원을 활성화 할 수 있는 능력(네트워크, CPU, 메모리, 저장장치)은 데이터의 속도에 직접적인 영향을 미친다.

빅데이터 분석법 

데이터의 양

빅데이터 어플리케이션은 PC, 스마트폰, 태블릿 PC, 기계, 센서, 소셜 미디어, 멀티미디어 프로그램과 같은 데이터 소스로 부터 다양한 정보를 받을 수 있다. 그림에서 보여지는 이러한 데이터의 성장은 대부분 모바일 기기로부터 이뤄졌다. 이동성은 언제 어디서나, 어떤 장치로도 콘텐츠 사용자 참여를 가능하게 합니다. 빅데이터는 기관들이 방대한 데이터를 수집하고 분석하여 동향을 파악하고, 행동을 예측하고, 의사 결정의 힘을 실어주는 데에 도움을 줄 수 있도록 하는 방법을 말한다. 

 

- 데이터를 생성하는 방법 

- 이 데이터를 기관의 자산으로써 확인하고 관리하는 방법 

- 이 데이터를 유용한 정보로 바꾸는 방법 

- 기관들이 의사 결정하기 위해 이 데이터를 사용하는 방법

자신에게 스스로 물어보자. 업무에 대해서 의견이나 정보를 공유할 때 어떠한 일이 일어나는가? 어떻게 이러한 정보를 전파하는가? 누가 이러한 정보를 얻는가? 그리고 더욱 중요한 것은 기업들이 새로운 고객을 이끌기 위해 어떻게 이 정보에 반응하고 사용하고 있는가?

 

빅데이터 분석법 

빅데이터 분석법 

날마다 방대한 양의 데이터가 생성된다. 대부분의 기업은 데이터를 수집, 저장, 분석한다. IT 관리자 5명 중 4명은 회사가 수집된 데이터를 분석한다고 밝혔다. 목표는 무엇일까? 데이터를 이용해서 전략 정보와 새로운 사실을 알아내는 것다. IT 관리자 3명 중 2명은 빅데이터가 2013년에 회사의 최우선 순위가 될 것이며 향후 5년 동안의 최우선 순위가 될 것 이라고 말했다. 하지만 어려움도 있다. IT 관리자 4명 중 1명만이 현재 회사가 데이터에서 전략적 가치를 얻고 있다고 말했다. 우려되는 것들도 있다. IT 찬성론자 4명 중 1명은 데이터 보안과 위험 관리에 우려를 나타낸다. 빅데이터는 단지 시작에 불과하다. 디바이스, 센서, 모니터의 데이터는 실시간 교류를 할 때 최대의 가치를 제공한다. 데이터인 모션으로 즉각적인 조치와 결정을 내릴 수 있다. 예를 들어 기계와 기계(M2M)의 통신을 생각해 보십시오. 2017년까지 M2M 연결은 17억 건 이상일 것으로 예상됩니다. 우리는 이제야 데이터의 진정한 잠재력에 대해 깨닫기 시작했습니다. 빅데이터 어플리케이션은 기관의 가치창출을 할 수 있는 방법으로 반드시 데이터와 구조체를 모을 수 있어야 한다. 예를 들어, 빅데이터는 다음과 같은 데이터 소스와 동향의 변화를 고려해야 한다. 

 

이동성 . 모바일 기기, 이벤트, 공유, 센서 통합 

데이터 접근과 소비 . 인터넷, 상호연결된 시스템, 소셜 네트워크, 엑세스 모델 

생태계 기능 . 정보 처리 모델의 주요 변화와 오픈 소스 프레임 워크의 가용성 

 

따라서 이러한 모델의 비용과 복잡성은 증가된다. 기관들은 빅데이터를 수용하기 위해 현재 데이터 모델을 조정해야한다. 결과적으로 기관들은 빅데이터에 필요한 것들을 지원하기 위해 가상화와 클라우드 컴퓨팅을 더 많이 사용하고 있다. 

 

가상화 

가상화

역사적으로 각각의 컴퓨터들은 자신과 맞는 운영체제와 어플리케이션과 전용 하드웨어 부품으로 구성되어 있다. 지금은 소프트웨어 에뮬레이션이나 여러 가지의 가상 컴퓨터를 이용하여 하나의 물리적인 컴퓨터로 실행될 수 있다. 이것은 각각의 가상 컴퓨터들은 자신과 맞는 운영 체제와 어플리케이션과 전용 하드웨어를 가진다는 의미이다. 이는 컴퓨팅 기법에서 가상화(Virtualization)라고 알려져 있다. 그림에서 나타내듯이 각각의 가상 머신은 독립적으로 구동 된다. 

기업 안에서는 하나의 물리적인 기반 시설이 여러 개의 가상 기반 시설을 구동시킬 수 있다. 서버와 네트워크의 가상화로 기업은 운영 및 관리비용을 절감할 수 있다. 운영비용은 전력소비와 냉각장치, 물리적인 장치의 수가 줄어듦으로써 절감할 수 있다. 가상 서버는 추가적인 응용 프로그램을 지원하기 위해 추가될 수 있다. 또한 개인 컴퓨터의 요구에 따라 가상화를 사용할 수 있다. 새로운 운영체제를 자신의 컴퓨터에서 현재 시스템에 영향을 주지 않고 사용할 수 있다. 가상 머신을 사용하여 인터넷을 안전하게 사용할 수 있다. 가상 머신에 어떠한 문제가 생긴다면 삭제도 할 수 있다. 

 

클라우드 컴퓨팅 

클라우드 컴퓨팅

 

클라우드 컴퓨팅은 데이터를 관리하고 저장하고 접근하는 또 다른 방법이다. 클라우드 컴퓨팅은 네트워크를 통해서 연결된 매우 많은 컴퓨터들을 포함한다. 클라우드 컴퓨팅 제공업체는 서비스를 제공하기 위해 가상화에 의존도가 크다. 또한 더 효율적으로 자원을 활용하여 운영비용을 절감할 수 있다. 이러한 업체들은 구분이 뚜렷한 4가지 범주의 서비스를 제공한다. 

 

SaaS(Software as a Service) - 네트워크의 끝에 있는 사용자에게 웹을 통하여 전달되는 어플리케이션 

PaaS(Platform as a Service) - 어플리케이션을 제공해주는 도구와 서비스 

IaaS(Infrastructure as a Service) - 전력 장치, 저장 장치, 네트워크, 운영체제를 위한 하드웨어와 소프트웨어 

ITaaS(IT as a Service) - IT 전문가 지원 어플리케이션과 플랫폼과 기반시설 

클라우드 컴퓨팅은 사용자가 언제 어디든지 그들의 데이터에 접근할 수 있도록 해준다. 웹기반의 이메일 서비스를 사용하고 있다면 이미 클라우드 컴퓨팅을 사용하고 있을 것이다. 클라우드 컴퓨팅은 또한 필요한 서비스만 가입하여 그들의 IT 동작을 간소화시킬 수 있다. 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 기업은 현장에 있는 IT 장비, 유지보수 및 관리의 필요성을 제거할 수 있다. 클라우드 컴퓨팅은 기관에게 장비비용, 에너지 비용, 물리적인 공장의 요구사항, 직원 교육 비용을 절감시켜 준다. 

데이터 센터 

데이터 센터 

데이터 센터는 클라우드 컴퓨팅의 중요한 원동력이다. 데이터 센터는 현재 존재하는 거대한 컴퓨팅 서비스를 사용하는 호스트에게 필요한 서비스를 제공해주는 시설이다. 대부분의 기업들이 IT 운영에 의존하기 때문에 컴퓨팅 서비스의 가용성을 유지시켜줌으로써 기업들에게 사업의 연속성을 제공해주는 것이 데이터 센터의 주요 기능이다. 

필요한 서비스의 수준을 제공하기 위해서 데이터 센터는 다음과 같은 요소는 반드시 고려되어야 한다. 

 

위치(Location) - 데이터 센터는 자연 재해의 피해가 적고, 사람들의 많은 트래픽이 있는 장소(공항, 마트 등)와 정부와 주요시설(정유 공장, 댐, 원자로 등)의 전략적으로 중요한 지역과 충분한 거리를 가져야 한다. 

보안(Security) - 데이터 센터는 물리적인 접근과 현장 직원에게 충분한 제한이 있어야 한다. 

전기(Electrical) - 무정전 전원 장치(uninterruptible power supply), 배터리 은행, 전기 발전기로 구성된 비상전원 장치로 전력에 충분한 공급이 이뤄져야 한다. 

환경(Environmental) - 적절한 온도와 습도로 유지되도록 제어된 물리적인 환경. 또한 정교한 화재 진압 시스템이 포함된다.

현재 세계에는 개인이나 기업에게 일반적인 호스팅 서비스를 제공하는 데이터 센터가 약 3,000개 이상 있다. 그리고 민간 기업에 의해 관리되고 사용하는 데이터 센터도 많이 있다. 

 

클라우드 (Clouds) 

클라우드

 

클라우드 컴퓨팅은 맞춤형 네트워크 액세스를 제공하기 위해 컴퓨팅 자원(네트워크, 서버, 저장장치, 어플리케이션, 서비스 등)의 공유 풀을 사용한다. 데이터 센터에 가상화를 사용하여 클라우드 컴퓨팅은 최소한의 관리와 노력으로 빠르게 확장될 수 있다. 

 

국립 표준 기술 연구소(NIST: National Institute of Standards and Technology)는 4가지의 클라우드 배포 모델(Cloud deployment models)을 정의하고 있다. 

- 사설 클라우드 

- 공용 클라우드 

- 커뮤니티 클라우드 

- 하이브리드 클라우드 

 

사설 클라우드는 하나의 기관을 위해 독립적으로 만들어진다. 기반 시설은 물리적으로 온라인이나 오프라인에 위치해 있고(located on or off site) 별도의 공급업체가 소유 할 수 있다. 사설 클라우드 공급업체는 한 업체의 구성원들에게만 서비스를 제공해준다. 

공용 클라우드는 일반 대중이 사용하기 위해 만들어진다. 기반 시설은 물리적으로 공급업체의 지역에 위치해 있지만, 기업, 교육기관, 정부를 포함하여 하나 이상의 업체가 소유할 수 있다. 커뮤니티 클라우드는 특정 커뮤니티에서 독점적으로 사용하기 위해 만들어진다. 커뮤니티는 같은 관점(업무, 보안 요구사항, 정책 및 준수사항 등)을 가진 여러 조직으로 구성되어 있다. 기반 시설은 온라인이나 오프라인에 위치해 있고(located on or off site), 별도의 공급업체나 커뮤니티 안에 있는 하나 이상의 기관이 소유할 수 있다. 공용 클라우드와 차이점은 커뮤니티 클라우드는 커뮤니티에 따라 사용자 정의 된 기능이 요구된다. 예를 들면, 의료 기관은 특정한 인증과 기밀성을 요구하는 정책 및 법률(HIPAA 등)이 있어야 한다. 기업들은 공통 클라우드를 구현하여 이러한 요구에 대한 구현 방법을 공유할 수 있다. 

하이브리드 클라우드 기반시설은 2가지 이상의 클라우드 기반 시설(사설, 공용, 커뮤니티)이 결합되어 고유한 특성을 가진 기반시설이다. 이러한 특성은 데이터와 어플리케이션의 휴대성을 증진시키는 기술의 결합으로 생겨났다. 이 휴대성은 클라우드를 사용하는 업체에게 다양한 클라우드 제공업체의 강점을 유지하면서 하나의 클라우드 솔루션을 유지할 수 있도록 해준다. 예를 들면, 지리(사용자의 위치), 대역폭, 정책 또는 법률 요건, 보안, 비용은 공급업체들이 차별화할 수 있는 요소들이다. 하이브리드 클라우드는 제공업체의 서비스에 대해 조정하고 대응할 수 있는 유연성을 제공한다. 

 

3가지 주요 클라우드 

3가지 주요 클라우드

클라우드 컴퓨팅은 이미 기업에게 그들의 기반 시설에 중요한 변화를 주는데 도움을 주었다. 이 과정은 기업이 IoE의 활용을 더 널리 보급할 것이고, 빅데이터의 대한 요구를 충족할 수 있을 것이다. 기업은 클라우드의 다양성을 활용해야 한다. 그들은 그들의 클라우드를 결합하기 위해 기반 시설과 IT 직원들이 필요할 것이고, 각각의 서비스를 위해 가장 좋은 클라우드 모델을 결정해야 할 것이다. IoE는 다양한 클라우드 모델을 필요로 한다. 기업은 효율적이고 안정적으로 사람과 사람을 연결하는데 다음과 같은 최대의 유연성이 필요하다.